package com.yangjiayu.java.ai.langchain4j.config;

import com.yangjiayu.java.ai.langchain4j.store.MongoChatMemoryStore;
import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

@Configuration
public class HealthYJYAgentConfig {

    @Autowired
    private MongoChatMemoryStore mongoChatMemoryStore;

    @Bean
    public ChatMemoryProvider chatMemoryProviderHealthYJY() {
        return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder()
            .id(memoryId)
            .maxMessages(20)
            .chatMemoryStore(mongoChatMemoryStore)
            .build();
    }

//    @Bean
//    ContentRetriever contentRetrieverHealthYJY() {
//        //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
//        //并使用默认的文档解析器对文档进行解析
//        Document document1 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("D:/develop/java-ai-langChain4j/java-ai-langChain4j/src/main/resources/static/医院信息.md");
//        Document document2 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("D:/develop/java-ai-langChain4j/java-ai-langChain4j/src/main/resources/static/神经内科.md");
//        Document document3 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("D:/develop/java-ai-langChain4j/java-ai-langChain4j/src/main/resources/static/科室信息.md");
//        List<Document> documents = Arrays.asList(document1, document2, document3);
//
//        //使用内存向量存储
//        InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
//        //使用默认的文档分割器
//        EmbeddingStoreIngestor.ingest(documents, embeddingStore);
//
//        //从嵌入存储（EmbeddingStore）里检索和查询内容相关的信息
//        return EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore);
//
//    }


    @Autowired
    private EmbeddingStore embeddingStore;

    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;

    //PineCone
    @Bean
    ContentRetriever contentRetrieverHealthYJY() {

        // 创建一个 EmbeddingStoreContentRetriever 对象，用于从嵌入存储中检索内容
        return EmbeddingStoreContentRetriever
            .builder()
            // 设置用于生成嵌入向量的嵌入模型
            .embeddingModel(embeddingModel)
            // 指定要使用的嵌入存储
            .embeddingStore(embeddingStore)
            // 设置最大检索结果数量，这里表示最多返回 1 条匹配结果
            .maxResults(1)
            // 设置最小得分阈值，只有得分大于等于 0.8 的结果才会被返回
            .minScore(0.8)
            // 构建最终的 EmbeddingStoreContentRetriever 实例
            .build();
    }


}
















